Simplifica tu arquitectura de datos cloud con Azure Synapse Analytics

Cada vez más empresas apuestan por desplazar su arquitectura de datos a la nube. Escoger la plataforma y la arquitectura adecuadas es primordial para una transición sencilla y eficiente. Azure Synapse Analytics ayuda a las empresas a agilizar la gestión de su infraestructura cloud, a la vez que cubre las necesidades analíticas y solventa la mayoría de problemáticas originadas por una migración a la nube deficiente. 

Las necesidades analíticas y de obtención de insights por parte de las empresas dependen de disponer una integración de datos eficiente y consolidada por medidas de data quality, data management y data governance. Si bien este proceso se puede llevar a cabo en sistemas de integración físicos y propios de la empresa —también conocidos como on-premise—, cada vez más empresas apuestan por las nuevas posibilidades de los servicios cloud, principalmente por sus ventajas en cuanto a flexibilidad y a escalabilidad. 

Cuando una empresa decide trasladar parte de su infraestructura a la nube, debe tener en cuenta aspectos como la cantidad de cargas de trabajo (workloads), bases de datos, plataformas, sistemas de almacenamiento, modelos de seguridad de datos, plataformas de gestión, etc.

La mayoría de las organizaciones se enfrentan a problemas de complejidad debido a las construcciones desconectadas de sus nubes o a los equipos de migración y se centran en las mejores arquitecturas de su clase y en las multinube. El primer paso para abordar su complejidad es examinar todos los datos, servicios, cargas de trabajo y plataformas. Es importante encontrar formas de gestionarlos utilizando herramientas que soporten la abstracción y la automatización.

Por otro lado, una solución de arquitectura en la nube exitosa no solo depende de los requisitos técnicos, también de los económicos y estratégicos. 

En este sentido, Azure Synapse Analytics cobra relevancia, en la medida en que proporciona una gestión del almacenamiento de datos en la nube rápido, flexible y de confianza. Además, permite escalar, procesar y almacenar datos de forma flexible e independiente, con una arquitectura de procesamiento paralelo masivo. 

Azure Synapse: por una analítica integrada

Conforme crecen los activos de datos y el interés por analizarlos, las empresas suelen requerir de dos tipos de bases de datos: los data warehouse y los data lakes, que atienden a diferentes propósitos. Un data warehouse suele actuar como el repositorio de datos central de una organización.

Si bien ambos sistemas de almacenamiento son críticos y debieran estar totalmente integrados, la realidad nos demuestra que, en muchas ocasiones, operan de forma independiente, cosa que puede conducir a la toma de decisiones no informadas y dificultar el proceso de toma de data-driven decisions. 

Al mismo tiempo, las empresas necesitan desbloquear la información que reside en todos sus datos para mantenerse competitivas. Azure Synapse es el único servicio de análisis en la nube que cierra esta brecha y proporciona la agilidad que demandan las empresas, uniendo la analítica, el enterprise data warehousing y el Big Data en un único servicio. 

Concretamente, se trata de un servicio de análisis ilimitado que ofrece a las organizaciones la libertad de consultar los datos como prefiera, ya sea a petición serverless (un tipo de despliegue que escala automáticamente la potencia bajo demanda cuando se dispone de grandes cantidades de datos) para la exploración de datos y el análisis ad hoc; o con recursos aprovisionados, a escala.

Azure Synapse: almacenamiento, integración y analítica en una única plataforma

La gran ventaja de Azure Synapse Analytics es que reúne la integración de datos, el almacenamiento de datos y el análisis de datos y de macrodatos en una única plataforma. En cuanto a almacenamiento e integración, Azure Synapse Analytics dispone un modelo de datos consistente que incorpora apartados de administración, de monitorización y de gestión de metadatos.

• SQL Analytics: análisis basado en T-SQL completo que admite:
  - SQL pool (mediante pago por DWU aprovisionada). Pudiendo pausar el pool 
  SQL cuando no se esté utilizando, lo que detiene la facturación de los recursos 
  informáticos.
  - SQL a petición (bajo la fórmula de pago por TB procesados).
• Spark: Apache Spark totalmente integrado.
• Integración de datos: es posible abordar escenarios de integración de datos híbridos, ya sean on-premise, multi-cloud o entornos híbridos.
• Azure Synapse Studio: Proporciona a los profesionales un único espacio de trabajo para preparar y administrar sus datos, así como para gestionar sus tareas de Big Data, inteligencia 
  artificial y machine learning. También dispone de un entorno sin código para la adminsitración de pipelines.

Fuente: Bismart

Azure Synapse es compatible con una gran cantidad de lenguajes de programación: SQL, Python, .NET, Java, Scala y R. Esto lo convierte en un sistema muy adecuado para diferentes cargas de trabajo de análisis y diferentes perfiles de ingenieros.

Azure Synapse Analytics también se integra con Power BI y con Azure Machine Learning para  potenciar el descubrimiento de insights en los datos y para la aplicación de modelos de aprendizaje automático a las aplicaciones inteligentes. 

En cuanto a seguridad, está integrado con Azure Active Directory y permite proteger, supervisar y administrar las soluciones de datos y análisis, por ejemplo, empleando inicios de sesión únicos.

Con todo ello, Azure Synapse permite a los profesionales consultar tanto datos relacionales como no relacionales a escala de petabytes y utilizando un lenguaje SQL con el que ya están familiarizados. Para cargas de trabajo de misión crítica, pueden optimizar fácilmente el rendimiento de todas las consultas mediante una gestión inteligente de cargas de trabajo, aislamiento de cargas de trabajo y concurrencia ilimitada. 

¿Azure Synapse vs. Databricks?

Azure Synapse Analytics proporciona una herramienta única para la ingeniería de datos que admite el aprovisionamiento de datos, de informes y el análisis de datos self-service.

En un proyecto típico de gestión de datos basado en Azure, los ingenieros de datos pueden llegar a interactuar con muchas herramientas diferentes (Azure Data Factory, Azure Data Explorer, Azure Databricks, Azure SQL, Azure Analysis Services, Power BI, etc.). Cada una de estas herramientas cuenta con su propia interfaz, su lenguaje y sus particularidades. Para todos estos casos, Synapse simplifica drásticamente la experiencia de uso, ofreciendo la posibilidad de construir pipelines de datos de extremo a extremo a través de una sola herramienta de gestión unificada. 

De esta manera, la integración nativa de Azure Synapse Analytics con el resto de la plataforma Azure puede llegar a impulsar un control de la seguridad sin precedentes y disparar la capacidad de hacer pruebas de concepto (POC) para encontrar valor a nuevos proyectos de una forma más rápida, para luego escalar con eficacia procesos empresariales dentro de una sola herramienta. 

No obstante, para aquellos profesionales que requieren de una escalabilidad adicional, Databricks proporciona transferencias rápidas de datos entre servicios de datos y soporte para la transmisión de datos,  además de sus funciones de mapeo de flujos de datos (Mapping Data Flow).

La buena noticia es que tanto Azure Synapse como Azure Databricks pueden ejecutar análisis en los mismos datos alojados en un almacenamiento Azure Data Lake. Es decir, en lugar de ser plataformas enfrentadas, se podría decir que Azure Synapse continúa la historia iniciada por Databricks, ofreciendo ingeniería de datos, visualización y almacenamiento de datos de última generación en una herramienta totalmente novedos

Azure Synapse: Casos de uso

La multiplicidad de funcionalidades y de capacidades de Azure Synapse Analytics puede dificultar a las empresas entender qué hace la herramienta y, lo más importante, para qué pueden utilizarla. 

En este sentido, a continuación listamos cuatro casos de uso habituales de Azure Synapse: 

• Data Warehousing a nivel empresarial: Azure Synapse es la solución idónea para los almacenes de datos empresariales en Azure. Ya sea porque estemos migrando desde un dispositivo legacy existente, o bien desarrollando una nueva solución en la nube; Azure Synapse aporta la escalabilidad, el rendimiento y las capacidades necesarias para ejecutar las cargas de trabajo empresariales más exigentes.

• Modernizar cargas de trabajo de misión crítica: Azure Synapse permite optimizar la migración de dispositivos heredados a Azure Synapse, aprovechando capacidades innovadoras como la conversión de código.

• Unificar el almacenamiento de datos empresariales y el análisis de grandes cantidades de datos: Azure Synapse Studio unifica el almacenamiento de Big Data con la analítica empresarial. Mediante un único servicio de análisis, permite preparar, administrar y servir datos para las necesidades inmediatas, tanto de business intelligence como de machine learning.

• Integrar Power BI y Azure Synapse: Esta integración lleva nuestras soluciones de business intelligence al siguiente nivel, proporcionando insights de valor con un rendimiento inferior al segundo, mientras gestionamos cantidades masivas de datos.

En definitiva, Azure Synapse fusiona el almacenamiento con la analítica mediante una experiencia unificada; habilitando la ingesta, preparación, gestión y el acceso a los datos y solventando las necesidades inmediatas de business intelligence y de machine learning de las organizaciones.